SQL limpio, rápido y profesional: buenas prácticas esenciales

Si trabajas con bases de datos, tarde o temprano te enfrentarás a consultas lentas, tablas enormes y problemas de rendimiento difíciles de diagnosticar. La buena noticia: la mayoría de esos problemas no se deben a la base de datos, sino a cómo se escribe SQL.

En este artículo conocerás 12 buenas prácticas para optimizar consultas y escribir SQL profesional, usando ejemplos 100% compatibles con PostgreSQL, que puedes practicar directamente en db-fiddle.com.

1. Usa SELECT con columnas explícitas (evita SELECT *)

Cuando usas:

SELECT * FROM ventas;

La base devuelve todas las columnas, incluso las que no necesitas. Esto:

Aumenta el tráfico entre servidor y cliente
Impide usar índices cubiertos
Oculta si la tabla crece con nuevas columnas

En su lugar:

SELECT id_venta, fecha, total
FROM ventas;

2. Revisa tus JOIN: siempre especifica ON y evita combinaciones ambiguas

Consulta ineficiente:

SELECT *
FROM ventas, clientes
WHERE ventas.id_cliente = clientes.id_cliente;

Consulta correcta:

SELECT v.id_venta, c.nombre, v.total
FROM ventas AS v
JOIN clientes AS c ON v.id_cliente = c.id_cliente;

3. Usa índices con intención (y comprende B-Tree)

¿Qué es un índice B-Tree en PostgreSQL?

Es la estructura de índice por defecto en PostgreSQL.
Ventajas:

Se adapta bien a prácticamente cualquier tamaño de tabla
Permite búsquedas rápidas usando comparaciones (<, >, =, BETWEEN)
Optimiza ORDER BY y GROUP BY
Mantiene los datos «ordenados» lógicamente

Se recomienda un índice B-Tree cuando consultas por:

Igualdad (=)
Rango (BETWEEN, >, <)
Condiciones compuestas
Claves foráneas

📌 Ejemplo:

CREATE INDEX idx_ventas_id_cliente
ON ventas(id_cliente);

4. Evita funciones en columnas indexadas en WHERE

Ineficiente (rompe el índice):

SELECT *
FROM ventas
WHERE DATE(fecha) = '2025-01-01';

Optimizado:

SELECT *
FROM ventas
WHERE fecha >= '2025-01-01'
  AND fecha < '2025-01-02';

5. Usa EXPLAIN y EXPLAIN ANALYZE para entender tu consulta

EXPLAIN ANALYZE
SELECT *
FROM ventas
WHERE total > 500;

Esto te dice:

Si usó índice
Cuánto tiempo tardó
Si hubo “secuencial scan” (mala señal en tablas grandes)

6. Normaliza tus tablas (hasta donde tenga sentido)

La normalización:

Reduce duplicidad
Acelera actualizaciones
Mejora integridad

Ejemplo de mala práctica:

-- cliente y dirección duplicados en la tabla ventas

Versión normalizada:

SELECT v.id_venta, c.nombre, d.ciudad
FROM ventas v
JOIN clientes c ON v.id_cliente = c.id_cliente
JOIN direcciones d ON c.id_direccion = d.id_direccion;

7. Usa LIMIT en herramientas de análisis

Cuando exploras datos:

SELECT *
FROM ventas
LIMIT 50;

Esto descarga solo lo necesario.

8. Prefiere COUNT(*) sobre COUNT(columna)

En PostgreSQL, COUNT(*) es más rápido, porque no valida nulos.

Correcto:

SELECT COUNT(*) FROM ventas;

9. Filtra lo más pronto posible

Ineficiente:

SELECT nombre
FROM clientes
JOIN ventas ON ventas.id_cliente = clientes.id_cliente;

Optimizado:

SELECT nombre
FROM clientes
WHERE activo = TRUE
JOIN ventas ON ventas.id_cliente = clientes.id_cliente;

10. Usa CTE solo si realmente mejora la claridad

Antes:

WITH datos AS (
  SELECT * FROM ventas WHERE total > 500
)
SELECT COUNT(*) FROM datos;

Pero PostgreSQL puede optimizar mejor sin CTE:

SELECT COUNT(*)
FROM ventas
WHERE total > 500;

11. Maneja NULL correctamente

Evita:

WHERE columna <> 10

Es incapaz de evaluar NULL.
Usa:

WHERE columna IS NOT NULL
  AND columna <> 10;

12. Documenta tu SQL

Los SQL “rápidos pero oscuros” generan problemas futuros.

-- ventas mayores a $500 en el último trimestre
SELECT id_venta, fecha, total
FROM ventas
WHERE total > 500
  AND fecha >= '2025-10-01';

Conclusión

Estas 12 buenas prácticas son la base para escribir SQL más claro, rápido y profesional. PostgreSQL es muy potente, pero solo muestra su verdadero rendimiento cuando usamos consultas bien diseñadas.